CN103344344A - 一种基于多源遥感数据的全球热异常点信息遥感快速监测及发布方法 - Google Patents

Abstract

一种基于多源遥感数据的全球热异常点信息遥感快速监测及发布方法，包括以下步骤：实时获取MTSAT卫星数据；对每条MTSAT卫星数据进行辐射处理、几何处理；基于MTSAT卫星数据初步确定疑似热异常点所在区域；利用MODIS数据进行辐射处理、几何处理；通过波段运算获取疑似热异常点；利用HJ-1数据进行辐射处理、几何处理；利用HJ-1数据确定热异常点信息，制作热异常点遥感监测报告并发布给相关机构。本发明能够及时、有效发现突发性强、破坏性大的森林、草原火灾的发生，对森林、草原火灾的应急响应能够起到关键性的支撑作用，在保证人民生命财产安全，维持森林、草原的生态环境等方面具有重大意义。

Description

一种基于多源遥感数据的全球热异常点信息遥感快速监测及发布方法

技术领域

本发明涉及测绘遥感领域，具体为一种基于多源遥感数据的全球热异常点信息遥感快速监测及发布方法。

背景技术

森林和草原是全球气候的主要调节者，是人类生活生产所必须的重要资源。森林火灾，是指失去人为控制，在林地内自由蔓延和扩展，对森林生态系统和人类带来一定危害和损失的林火行为。草原火灾是因自然或人为原因，在草原或草山、草地起火燃烧所造成的灾害。森林和草原火灾具有突发性强、破坏性大等特点，对人民生命财产安全造成危害，对森林、草原的生态环境有很强的破坏性，会促使森林、草原退化。根据我国 《森林防火条例》和《草原防火条例》，森林、草原火灾要坚持“打早、打小、打了”的基本原则，对森林、草原火灾需要在第一时间发现并积极进行扑救。

传统的监测方法如建立瞭望塔、人工巡逻等方式能够取得一定的效果，但是需要耗费大量的人力物力，特别是在偏远地区难以达到满意的效果。针对森林、草原大部分区域具有地广人稀，通讯和交通不便等特点，遥感技术成了及时发现火情、实时监测火势动态的有效途径。卫星监测森林草原火灾是在高频率的监测中掌握森林草原火灾的发生和发展动态，特别是边远地区的火灾发现、跟踪监测有重要意义。目前，利用卫星遥感技术进行森林、草原火灾监测取得了一定进展，美国航空航天局、德国宇航局、中国卫星气象中心等机构都成立了卫星遥感火灾监测相关部门，对森林、草原火灾进行监控，主要是利用NOAA气象卫星，MODIS气象卫星等。

NOAA/AVHRR数据是目前森林草原火灾遥感监测运用最广泛的数据源。Flasse等提出了利用AVHRR 3波段的亮度温度和3、4波段的亮度温度差确定阈值进行火灾监测，李占清等用热点探测算法、NDVI差值探测算法和混合算法对AVHRR资料探测森林火灾进行定量研究取得了理想效果。但是AVHRR 3波段具有增强效益，大气中水汽含量、中红外波段的太阳辐射反射、高温地表、湖面以及卷云的反射作用，卫星接收到的噪声点等因素导致利用AVHRR 3波段亮度温度阈值识别火点存在大量的误判，NOAA/AVHRR数据的重访周期也是影响AVHRR数据进行火灾监测的因素，单颗卫星在获取对地观测数据的时候由于云、雨等恶劣天气的干扰对火灾发生的及时发现会造成负面影响。

MODIS卫星相对AVHRR卫星数据具有良好的空间、时间和光谱分辨率，在火灾监测方面具有一定的优势。Kaufman等人对MODIS数据的火灾监测进行模拟研究，并对巴西和非洲的森林火灾监测进行了野外验证。刘良明等利用MODIS数据针对黑龙江的一次火灾进行了研究，指出利用MODIS资料进行林火的动态监测具有较好的应用前景。但在火灾监测波段选择和方法和不同区域判别指标的确定还有待于进一步细化和完善。

Landsat/TM数据和SPOT数据由于其高空间分辨率而在森林草原火灾监测中具有一定的优势。Landsat/TM数据和SPOT数据已被广泛应用于区域火灾检测和评估。但是Landsat/TM数据和SPOT数据的数据周期比较长，重访一次需要16到26天，做火灾的灾后评估比较有优势但在火灾的及时发现方面存在不足，而且价格昂贵，难以推广。

美国GOES卫星对生物燃烧的探测有潜在作用。Matson和Dozier利用GOES/VAS数据提出了生物燃烧自动检测算法，通过联合GOES卫星中红外波段和可见光波段监测火灾，但是GOES/VAS卫星数据受到空间分辨率的限制，单独利用GOES卫星难以准确监测到森林草原火灾信息。

目前林火监测的难点是监测范围大、时效性要求高，涉及到的遥感数据量大，处理效率不高；另外，混合像元的判断和明火区与闷烧区的区别，火点信息、烟尘光学厚度、烧痕面积等火灾相关参数的提取单独利用一种类型的卫星数据存在一定困难。

发明内容

    本发明所解决的技术问题在于提供一种基于多源遥感数据的全球热异常点信息遥感快速监测及发布方法，以解决上述背景技术中的问题。

本发明所解决的技术问题采用以下技术方案来实现：

一种基于多源遥感数据的全球热异常点信息遥感快速监测及发布方法，包括以下步骤：

（1）以日本发射的MTSAT气象卫星数据作为第一种遥感数据源，利用MTSAT卫星数据时间分辨率高的优势，对全球每半小时进行一次完整扫描；

（2）通过对每条MTSAT卫星数据进行辐射处理、几何处理，获取MTSAT卫星数据中红外波段亮度温度和热红外波段亮度温度，并计算其亮度温度差，扫描并标记疑似热异常点，提取包括疑似热异常点所在区域的坐标范围；

（3）基于利用时间分辨率高（每半小时一次观测）、空间分辨率低（4公里）的MTSAT卫星数据初步确定的疑似热异常点所在区域，调用覆盖该区域最近的MODIS数据，并针对疑似热异常点所在区域，利用MODIS数据进行辐射处理、几何处理，以提高MODIS数据的处理效率；

（4）对处理后的MODIS数据可见光波段、中红外波段和热红外波段进行信息提取，通过波段运算获取疑似热异常点所在区域的中红外波段亮度温度、热红外波段亮度温度和表观反射率信息，进一步确认热异常点信息；

（5）基于MODIS数据确定的热异常点所在区域，调用覆盖该区域最近的HJ-1数据，利用空间分辨率为30米的HJ-1-CCD数据和空间分辨率为150米的HJ-1-IRS数据，利用HJ-1数据进行辐射处理、几何处理，提取HJ-1数据中红外波段亮度温度、热红外波段亮度温度和表观反射率信息，并对MODIS数据监测到的热异常点再次进行判别，同时快速提取火灾影响范围；

（6）利用HJ-1数据确定热异常点信息，调用Google Map API进行热异常点进行空间信息解码，确认其所在具体县、乡行政区划信息，基于Selenium 2/Webdriver API制作热异常点遥感监测报告并发布给相关机构。

进一步的，步骤（2）、（3）、（5）中所述几何处理包括投影转换、影像裁剪。

进一步的，步骤（2）、（4）中通过运算未获取疑似热异常点即结束处理。

有益效果：

本发明综合利用时间分辨率高、空间分辨率低的静止气象卫星MTSAT数据，时间分辨率较高、空间分辨率较低的MODIS卫星数据和时间分辨率较高、空间分辨率高的环境减灾小卫星HJ-1数据，将三种不同类型的卫星取长补短，联合进行全球地区森林草原火灾监测，能够及时、有效发现突发性强、破坏性大的森林、草原火灾的发生，对森林、草原火灾的应急响应能够起到关键性的支撑作用，在保证人民生命财产安全，维持森林、草原的生态环境等方面具有重大意义。

附图说明

图1为本发明的流程图。

具体实施方式

为了使本发明的技术手段、创作特征、工作流程、使用方法达成目的与功效易于明白了解，下面进一步阐述本发明。

一种基于多源遥感数据的全球热异常点信息遥感快速监测及发布方法，包括以下步骤：

（1）从日本气象厅、中国气象局实时获取MTSAT卫星数据，利用MODIS卫星数据地面接收站的设备实时接收MTSAT卫星遥感数据或者利用Internet从日本气象厅、中国气象局下载获取最新的MTSAT卫星遥感数据。

（2）对MTSAT卫星数据进行数据预处理和疑似热异常点信息提取，对每一条最新获取的MTSAT卫星遥感数据进行预处理的具体方式如下：

首先，利用GDAL、HDF等软件包读取MTSAT卫星遥感数据，提取其数据生成时间、数据质量信息、各个波段定标参数等基础信息；并基于GDAL、HDF等软件包，通过波段运算和文件IO操作完成MTSAT卫星遥感数据的辐射定标和数据格式转换。

其次，利用PROJ等软件包，结合静止气象卫星数据标称经纬度坐标文件对MTSAT卫星遥感数据进行坐标变换，MTSAT卫星数据的4个红外波段空间分辨率是4公里，1个可见光波段空间分辨率是1公里，在实际坐标变换过程中采用间接法对数据进行处理，并利用双三次卷积算法对空白区域进行插值，得到具有坐标信息的MTSAT卫星遥感数据。

最后，利用MTSAT卫星遥感数据的中红外（3.7微米）波段亮度温度数据以及与热红外（11微米）波段的亮度温度差来初步识别热异常点，在可见光波段通过反射率提取烟来识别热异常点；此外，对于被初步识别热异常像元，记录其经度纬度所在范围；虽然MTSAT卫星数据的空间分辨率对于火灾探测是一个限制因素，由于不是单独利用MTSAT进行火灾监测，而是利用时间分辨率高的MTSAT对疑似热异常点进行一个初步的识别，MTSAT卫星因为其空间分辨率低，将能够探测影响范围比较大、更灼热的火灾事件而更不易饱和。本发明充分利用了MTSAT卫星遥感数据时间分辨率高的优势，而回避了其空间分辨率低的劣势。

（3）MODIS数据的确定与获取，对MODIS数据的确定与获取的具体方式如下：

基于步骤（2）对MTSAT卫星数据处理的实际情况和疑似热异常点信息提取的结果，如果MTSAT卫星数据没有探测到疑似热异常点，直接结束处理，以节约计算机资源。如果MTSAT卫星数据探测到了疑似热异常点，则进入MODIS数据的确定和获取过程。

根据步骤（2）获取的疑似热异常点信息及疑似热异常点所在区域的坐标范围，利用MODIS卫星数据地面接收站的设备接收覆盖了疑似热异常点所在区域坐标范围内最近的MODIS卫星遥感数据或者利用Internet从美国航空航天局、中国气象局下载获取最近的MODIS卫星遥感数据。

（4）MODIS数据的预处理和热异常点信息提取：

首先，调用MRTSWATH软件包，根据步骤（2）获取的疑似热异常点信息及疑似热异常点所在坐标范围，对步骤（3）获取的MODIS数据进行影像裁剪，以提高其数据处理效率，并完成MODIS数据的几何处理。

其次，读取MODIS数据自带的辐射定标参数，对进行几何处理后的MODIS数据进行波段运算，计算其在中红外波段亮度温度、热红外波段亮度温度以及两者的亮度温度差，在可见光波段的表观反射率参数。通过在中红外波段亮度温度设定阈值，亮度温度差设定阈值，以及在局部区域计算亮度温度的梯度，并结合在可见光波段容易识别的烟雾信息，进行热异常点信息提取，并获取MODIS数据中热异常点的坐标信息及热异常点所在的坐标范围。

（5）HJ-1数据的确定与获取，对HJ-1数据的确定与获取的具体方式如下：

基于步骤（4）对MODIS卫星数据处理的实际情况和热异常点信息提取的结果，如果利用MODIS数据判别以后，发现利用MTSAT探测的疑似热异常点不是实际上的热异常点，则直接结束处理，以节约计算机资源。如果MODIS卫星数据判别发现利用MTSAT探测的疑似热异常点的确是热异常点，则进入HJ-1 CCD/IRS数据的确定和获取过程。

具体实施时，根据步骤（4）获取的疑似热异常点信息及热异常点所在区域的坐标范围，利用Internet从中国资源卫星应用中心、环境保护部卫星环境应用中心下载覆盖热异常点所在区域最近的HJ-1卫星遥感数据。

（6）HJ-1数据的预处理和热异常点信息提取：

首先，根据步骤（4）获取的MODIS数据中热异常点的坐标信息及热异常点所在的坐标范围，对步骤（5）获取的HJ-1 CCD/IRS数据进行影像裁剪，以提高HJ-1 CCD/IRS数据处理效率，同时读取HJ-1 CCD/IRS数据自带的辐射定标参数，对裁剪处理后的HJ-1 CCD/IRS数据进行波段运算，计算其在中红外波段亮度温度、热红外波段亮度温度以及两者的亮度温度差，在可见光波段的表观反射率参数。

其次，以空间分辨率为30米的Landsat/TM卫星遥感影像作为参考影像，对HJ-1 CCD/IRS数据进行图像配准，利用ENVI/IDL提供的自动配准二次开发函数或者ERDAS软件的自动配准模块对HJ-1 CCD/IRS影像进行几何处理。

最后，通过在HJ-1 IRS影像中红外波段亮度温度设定阈值，中红外波段和热红外波段亮度温度差设定阈值，以及在局部区域计算亮度温度的梯度，并结合在HJ-1 CCD可见光波段容易识别的烟雾信息，进行热异常点信息提取，并获取HJ-1 CCD/IRS数据中热异常点的坐标信息及热异常点所在的坐标范围。

（7）制作热异常点遥感监测报告并分发，制作热异常点遥感监测报告并分发的具体方式如下：

首先，针对利用遥感技术分析HJ-1 CCD/IRS数据获取的全球热异常点的坐标信息及热异常点所在坐标范围等相关结果，利用Google Map API进行解析，确认其所在县、乡、村等具体行政区域信息。

然后，对监测时间、所在行政区等相关信息进行过滤和分组，在开源web自动化测试工具Selenium 2/Webdriver API的支持下逐条生成全球热异常点分布图及局部热异常点位置图。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明的要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (3)

1.一种基于多源遥感数据的全球热异常点信息遥感快速监测及发布方法，其特征是：包括以下步骤：

（1）以日本发射的MTSAT气象卫星数据作为第一种遥感数据源，利用MTSAT卫星数据时间分辨率高的优势，对全球每半小时进行一次完整扫描；

（2）通过对每条MTSAT卫星数据进行辐射处理、几何处理，获取MTSAT卫星数据中红外波段亮度温度和热红外波段亮度温度，并计算其亮度温度差，扫描并标记疑似热异常点，提取包括疑似热异常点所在区域的坐标范围；

（3）基于利用时间分辨率高（每半小时一次观测）、空间分辨率低（4公里）的MTSAT卫星数据初步确定的疑似热异常点所在区域，调用覆盖该区域最近的MODIS数据，并针对疑似热异常点所在区域，利用MODIS数据进行辐射处理、几何处理，以提高MODIS数据的处理效率；

（4）对处理后的MODIS数据可见光波段、中红外波段和热红外波段进行信息提取，通过波段运算获取疑似热异常点所在区域的中红外波段亮度温度、热红外波段亮度温度和表观反射率信息，进一步确认热异常点信息；

（5）基于MODIS数据确定的热异常点所在区域，调用覆盖该区域最近的HJ-1数据，利用空间分辨率为30米的HJ-1-CCD数据和空间分辨率为150米的HJ-1-IRS数据，利用HJ-1数据进行辐射处理、几何处理，提取HJ-1数据中红外波段亮度温度、热红外波段亮度温度和表观反射率信息，并对MODIS数据监测到的热异常点再次进行判别，同时快速提取火灾影响范围；

（6）利用HJ-1数据确定热异常点信息，调用Google Map API进行热异常点进行空间信息解码，确认其所在具体县、乡行政区划信息，基于Selenium 2/Webdriver API制作热异常点遥感监测报告并发布给相关机构。

2.根据权利要求1所述的一种基于多源遥感数据的全球热异常点信息遥感快速监测及发布方法，其特征是：步骤（2）、（3）、（5）中所述几何处理包括投影转换、影像裁剪。

3.根据权利要求1所述的一种基于多源遥感数据的全球热异常点信息遥感快速监测及发布方法，其特征是：步骤（2）、（4）中通过运算未获取疑似热异常点即结束处理。